基于条件的颜色 numpy 2-dim 数组

Question

我有一个二维数组，其值介于 -0.5 到 1.5 之间，如下所示：

我想用两种颜色给这个数组上色：如果值 低于 0，我希望它是 green （但不是绿色的“阴影”，更像是绿色的另一个 cmap )，如果 大于 0 ，则具有红色（同样。不是一种特定的颜色，但更像是带有范围的 cmap）。所以结果应该看起来像这样（概念上）：

我还没有找到应用这些“两个 cmap”的方法，所以我的最终目标是根据条件将这个数组着色为两种颜色。

编辑：示例：

np.array([0.1,0.15,0.2,0.5,0.7,
         -0.1,-0.12,0.23,0.4,0.8,
         -0.01,-.15,-0.1,0.2,0.5]).reshape(5,3)

Answer 1

为不同范围的数据使用不同的颜色是颜色图的工作，所以如果我是你，我会尽量避免绘制数据两次（即重叠两个不同颜色图的图，这看起来像你可能在想什么）。然后你可以选择一个现有的颜色图，或者制作一个...或者我可以想出另一种方法来做到这一点。

请注意，在此处的示例中，我使用的数据与您提供的数组略有不同。

选择一个现有的 'diverging' 颜色图很简单，可以这么说，只需确保将它居中放置在您想要设置截止点的位置即可。在你的情况下，这是零：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

arr = np.array([ 0.1,   0.15,  0.2,  0.5, 0.7,
                -0.1,  -0.12,  0.23, 0.4, 0.8,
                -0.01, -0.45, -0.1,  0.2, 0.5]).reshape(3, 5)

plt.imshow(arr, cmap="PiYG_r", vmin=-1.5, vmax=1.5)  # Center it.
plt.colorbar(shrink=0.75)

这产生：

如果您想要自定义颜色图，可以使用 LinearSegmentedColormap 进行插值。这可能是我在你的情况下会做的。像这样使用它：

from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap

cdict = {'red':   [[0.0, 0.0, 0.0],  # Anchor, left, right.
                   [0.5, 0.0, 0.0],  # Black at centre point.
                   [1.0, 1.0, 1.0]],
         'green': [[0.0, 1.0, 1.0],
                   [0.5, 0.0, 0.0],
                   [1.0, 0.2, 0.2]],
         'blue':  [[0.0, 0.0, 0.0],
                   [0.5, 0.0, 0.0],
                   [1.0, 0.4, 0.4]]}

newcmp = LinearSegmentedColormap('newCmap', segmentdata=cdict, N=256)
plt.imshow(arr, cmap=newcmp, vmin=-1.5, vmax=1.5)
plt.colorbar(shrink=0.75)

这导致：

或者，您可以像这样构建图像数组来计算混合 RGB 图像：

red = arr.copy()
red[arr < 0] = np.nan

grn = arr.copy()
grn[arr >= 0]  = np.nan

blu = np.zeros_like(red)*np.nan

rgb = np.dstack([red, np.abs(grn), blu])
plt.imshow(rgb)

这会产生：

这里的主要缺点是没有颜色条（它是一个 RGB 立方体）。

基于条件的颜色 numpy 2-dim 数组

Color numpy 2-dim array based on condition

python

numpy

colorbar

imshow